Sensitive Data Protection 검사 결과를 Data Catalog로 전송

Google Cloud 콘솔

민감한 정보 보호를 사용하여 BigQuery 테이블의 검사 작업을 설정하려면 다음 안내를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔의 민감한 정보 보호 섹션에서 작업 또는 작업 트리거 만들기 페이지로 이동합니다.

   작업 또는 작업 트리거 만들기로 이동

2. 민감한 정보 보호 작업 정보를 입력하고 계속을 클릭하여 각 단계를 완료합니다.

   • 1단계: 입력 데이터 선택에서 이름 필드에 값을 입력하여 작업 이름을 지정합니다. 위치의 스토리지 유형 메뉴에서 BigQuery를 선택한 다음 검사할 테이블의 정보를 입력합니다. 샘플링 섹션은 데이터에 대한 샘플 검사를 실행하도록 미리 구성됩니다. 데이터가 많은 경우 리소스 저장과 관련하여 행 제한 기준 및 최대 행 수 필드를 조정할 수 있습니다. 자세한 내용은 입력 데이터 선택을 참조하세요.

   • (선택사항) 2단계: 감지 구성에서 'infoType'이라고 하는 데이터 유형을 구성합니다. 이 둘러보기에서는 기본 infoType을 선택된 상태로 둡니다. 자세한 내용은 감지 구성을 참조하세요.

   • 3단계: 액션 추가에서 Data Catalog에 저장을 사용 설정합니다.

   • (선택사항) 4단계: 일정에서 이 둘러보기의 목적상 검사가 한 번만 실행되도록 메뉴를 없음으로 설정된 상태로 둡니다. 반복 검사 작업 예약에 대해 자세히 알아보려면 일정을 참고하세요.

3. 만들기를 클릭합니다. 작업이 즉시 실행됩니다.

DLP API

이 섹션에서는 Sensitive Data Protection 검사 작업을 구성하고 실행합니다.

여기에서 구성한 검사 작업은 민감한 데이터 보호에서 위의 2단계에 설명된 샘플 BigQuery 데이터 또는 자체 BigQuery 데이터를 검사하도록 지시합니다. 또한 개발자가 지정한 작업 구성은 민감한 정보 보호에서 검사 결과를 Data Catalog로 저장하도록 지시합니다.

1단계: 프로젝트 식별자 메모

1. Google Cloud 콘솔로 이동합니다.

   Google Cloud 콘솔로 이동

2. 선택을 클릭합니다.

3. 선택 드롭다운 목록에서 Data Catalog를 사용 설정한 조직을 선택합니다.

4. ID에서 검사할 데이터가 포함된 프로젝트의 프로젝트 ID를 복사해 둡니다. 이 페이지 앞부분의 스토리지 저장소 설정 단계에서 설명된 프로젝트입니다.

5. 이름에서 프로젝트를 클릭하여 선택합니다.

2단계: API 탐색기를 열고 작업 구성

1. dlpJobs.create 메서드의 참조 페이지에서 API 탐색기로 이동합니다. 이 안내를 계속 사용할 수 있도록 다음 링크를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 탭 또는 창에서 엽니다.

   API 탐색기 열기

2. parent 입력란에 다음을 입력합니다. 여기서 project-id는 이전 단계에서 기록한 프로젝트 ID입니다.

   projects/project-id

   다음 JSON을 복사합니다. API 탐색기에서 요청 본문 필드의 콘텐츠를 선택한 다음 JSON을 붙여넣어 콘텐츠를 바꿉니다. project-id, bigquery-dataset-name, bigquery-table-name 자리표시자를 실제 프로젝트 ID, BigQuery 데이터 세트, 테이블 이름으로 각각 바꿉니다.

   {
     "inspectJob":
     {
       "storageConfig":
       {
         "bigQueryOptions":
         {
           "tableReference":
           {
             "projectId": "project-id",
             "datasetId": "bigquery-dataset-name",
             "tableId": "bigquery-table-name"
           }
         }
       },
       "inspectConfig":
       {
         "infoTypes":
         [
           {
             "name": "EMAIL_ADDRESS"
           },
           {
             "name": "PERSON_NAME"
           },
           {
             "name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
           },
           {
             "name": "PHONE_NUMBER"
           }
         ],
         "includeQuote": true,
         "minLikelihood": "UNLIKELY",
         "limits":
         {
           "maxFindingsPerRequest": 100
         }
       },
       "actions":
       [
         {
           "publishFindingsToCloudDataCatalog": {}
         }
       ]
     }
   }
   

사용 가능한 검사 옵션에 대해 자세히 알아보려면 스토리지 및 데이터베이스에서 민감한 정보 검사를 참조하세요. Sensitive Data Protection에서 검사할 수 있는 정보 유형의 전체 목록은 InfoTypes 참조를 확인하세요.

3단계: 검색 작업 시작 요청 실행

위 단계에 따라 작업을 구성한 후 실행을 클릭하여 요청을 전송합니다. 요청이 성공하면 성공 코드 및 방금 만든 민감한 정보 보호 작업의 상태를 나타내는 JSON 객체와 함께 응답이 표시됩니다.

검사 요청에 대한 응답에는 검사 작업의 작업 ID가 "name" 키로, 검사 작업의 현재 상태가 "state" 키로 포함됩니다. 방금 요청을 제출했으므로 해당 시점의 작업 상태는 "PENDING"입니다.

Google Cloud 콘솔

검사 작업의 상태를 확인하려면 다음 안내를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 Sensitive Data Protection을 엽니다.

   민감한 정보 보호로 이동

2. 작업 및 작업 트리거 탭을 클릭한 다음 모든 작업을 클릭합니다.

방금 실행한 작업이 목록 상단에 있을 수 있습니다. 상태 열에서 상태가 완료인지 확인합니다.

작업의 작업 ID를 클릭하여 결과를 볼 수 있습니다. 작업 세부정보 페이지에 나열된 각 infoType 감지기 다음에는 콘텐츠에서 발견된 일치 항목의 수가 표시됩니다.

DLP API

검사 작업의 상태를 확인하려면 다음 안내를 따르세요.

1. 다음 버튼을 클릭하여 dlpJobs.get 메서드의 참조 페이지에서 API 탐색기로 이동합니다.

   API 탐색기 열기

2. name 입력란에 검사 요청에 대한 JSON 응답에서 가져온 작업 이름을 다음 형식으로 입력합니다.

   projects/project-id/dlpJobs/job-id

   작업 ID는 i-1234567890123456789 형식입니다.

3. 요청을 제출하려면 실행을 클릭합니다.

응답 JSON 객체의 "state" 키에 작업이 "DONE"으로 표시될 경우 검사 작업이 완료된 것입니다.

나머지 응답 JSON을 보려면 페이지를 아래로 스크롤하세요. "result" > "infoTypeStats" 아래에 나열된 각 정보 유형에 해당하는 "count"가 있어야 합니다. 그렇지 않은 경우 JSON을 정확하게 입력했는지, 데이터의 경로 또는 위치가 올바른지 확인하세요.

검사 작업이 완료되면 이 가이드의 다음 섹션으로 이동하여 Security Command Center에서 스캔 결과를 볼 수 있습니다.

Google Cloud 콘솔

1. Google Cloud 콘솔에서 Sensitive Data Protection을 엽니다.

   민감한 정보 보호로 이동

2. 작업 및 작업 트리거 탭을 클릭한 다음 작업 트리거 탭을 클릭합니다.

3. 삭제할 작업 트리거의 액션 열에서 작업 더보기 메뉴(세로로 정렬된 세 개의 점으로 표시됨) more_vert를 클릭한 다음 삭제를 클릭합니다.

원하는 경우 실행한 작업의 작업 세부정보를 삭제할 수도 있습니다. 모든 작업 탭을 클릭한 다음 삭제할 작업의 액션 열에서 작업 더보기 메뉴(세로로 정렬된 세 개의 점으로 표시됨) more_vert를 클릭한 다음 삭제를 클릭합니다.

DLP API

1. 다음 버튼을 클릭하여 dlpJobs.delete 메서드의 참조 페이지에서 API 탐색기로 이동합니다.

   API 탐색기 열기

2. 이름 입력란에 다음 형식의 검사 요청에 대한 JSON 응답의 작업 이름을 입력합니다.

   projects/project-id/dlpJobs/job-id

   작업 ID는 i-1234567890123456789 형식입니다.

검사 작업을 추가로 만들었거나 작업을 삭제했는지 확인하려면 기존 작업을 모두 나열합니다.

1. 다음 버튼을 클릭하여 dlpJobs.list 메서드의 참조 페이지에서 API 탐색기로 이동합니다.

   API 탐색기 열기

2. parent 입력란에 프로젝트 식별자를 다음 형식으로 입력합니다. 여기서 project-id는 프로젝트 식별자입니다.

   projects/project-id

3. 실행을 클릭합니다.

응답에 나열된 작업이 없으면 모든 작업이 삭제된 것입니다. 응답에 작업이 나열된 경우 해당 작업에 대해 위의 삭제 절차를 반복합니다.